TensorFlow代码改pytorch

作为AI语言模型，我只能提供一些指导建议，具体的代码改写还需要您自己完成。

1. TensorFlow的变量定义和初始化

在TensorFlow中，可以通过`tf.Variable`定义变量，并使用`tf.global_variables_initializer()`进行初始化。在PyTorch中，可以通过`torch.nn.Parameter`定义模型参数，并在模型的`__init__`方法中进行初始化。

TensorFlow代码：

weights = tf.Variable(tf.random_normal([input_dim, output_dim]), name='weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros([output_dim]), name='biases')
sess.run(tf.global_variables_initializer())

PyTorch代码：

self.weights = torch.nn.Parameter(torch.randn(input_dim, output_dim), requires_grad=True)
self.biases = torch.nn.Parameter(torch.zeros(output_dim), requires_grad=True)

2. TensorFlow的占位符

在TensorFlow中，可以通过`tf.placeholder`定义占位符，并在`Session.run`方法中传入实际数据。在PyTorch中，可以直接使用`torch.Tensor`传入实际数据。

TensorFlow代码：

input_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, input_dim], name='input_data')
output_data = tf.placeholder(tf.float32, [None, output_dim], name='output_data')
sess.run(train_op, feed_dict={input_data: train_input, output_data: train_output})

PyTorch代码：

input_data = torch.Tensor(train_input)
output_data = torch.Tensor(train_output)
train_op(input_data, output_data)

3. TensorFlow的损失函数

在TensorFlow中，可以使用`tf.losses`库定义损失函数，比如`tf.losses.mean_squared_error`。在PyTorch中，可以使用`torch.nn`库定义损失函数，比如`torch.nn.MSELoss`。

TensorFlow代码：

loss = tf.losses.mean_squared_error(output_data, predicted_output)
optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

PyTorch代码：

criterion = torch.nn.MSELoss()
loss = criterion(predicted_output, output_data)
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

这些是一些常见的TensorFlow代码改写到PyTorch的例子，但是具体的改写还需要根据您的代码和需求来进行。建议您先熟悉PyTorch的基本语法和API，再开始进行代码改写。